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Enregistrement W7061153160

Parsing, Lexical Scoping and Incremental Development for a Dependently-Typed Programming Language

2024· dissertation· en· W7061153160 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevelopment (topology)Perspective (graphical)Natural languageProcess (computing)Language identificationField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beluga is a functional programming language and proof assistant for specifying formal systems in contextual LF, an extension of the Edinburgh Logical Framework, and mechanically proving theorems about them using recursive programs.To facilitate the incremental development of proofs with commands and automation tactics, the Harpoon interactive proof environment is subsequently implemented as a read-eval-print loop with structural editing features over Beluga programs.Due to architectural limitations in the implementation of Beluga and Harpoon, top-down and out-of-order proof development sessions can lead to invalid proof states and unsound translated programs.This thesis reports on technical challenges and solutions to soundly implementing the structural editing of proofs, including the navigation between proof holes, with a main focus on syntactic analysis and the early phases of semantic analysis.Aspects of programming language syntax design are explored to support context-sensitive parsing of user-defined prefix, infix and postfix operators with a two-phase parser.Then, name resolution for Beluga is rectified with the implementation of a uniform referencing environment representation for indexing programs with separate contexts for different classes of variables.Finally, the revised parser and name resolution phases are integrated into Harpoon to ensure the state of identifiers in scope at any given proof hole is sound with respect to where the hole occurs

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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